能运行的输入为随机离散函数的LIF-STDP-SOM程序

下面是一个能够运行的 LIF-STDP-SOM（Leaky Integrate-and-Fire with Spike-Timing-Dependent Plasticity and Self-Organizing Map）的程序，它模拟了一个神经网络中的随机离散函数：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from minisom import MiniSom

# LIF神经元类
class LIFNeuron:
    def __init__(self, tau_m, tau_ref, tau_syn, V_rest, V_reset, V_th):
        self.tau_m = tau_m  # 膜时间常数
        self.tau_ref = tau_ref  # 绝对不应期时间常数
        self.tau_syn = tau_syn  # 突触后电流时间常数
        self.V_rest = V_rest  # 静息膜电位
        self.V_reset = V_reset  # 复位电位
        self.V_th = V_th  # 阈值电位
        self.V = V_rest  # 当前膜电位
        self.t_ref = 0  # 当前不应期时间

    def update(self, I, dt):
        if self.t_ref <= 0:
            dV_dt = (-(self.V - self.V_rest) + self.tau_syn * I) / self.tau_m
            self.V += dV_dt * dt

            if self.V >= self.V_th:
                self.V = self.V_reset
                self.t_ref = self.tau_ref

        else:
            self.t_ref -= dt

# STDP 突触可塑性类
class STDP:
    def __init__(self, tau_pos, tau_neg, A_pos, A_neg):
        self.tau_pos = tau_pos  # 正相位突触可塑性时间常数
        self.tau_neg = tau_neg  # 负相位突触可塑性时间常数
        self.A_pos = A_pos  # 正相位突触可塑性增益
        self.A_neg = A_neg  # 负相位突触可塑性增益
        self.last_spike_time = -np.inf  # 上一个发放脉冲的时间

    def update(self, pre_spike_time, post_spike_time):
        delta_t = post_spike_time - pre_spike_time

        if delta_t > 0:
            dw = self.A_pos * np.exp(-delta_t / self.tau_pos)
        else:
            dw = -self.A_neg * np.exp(delta_t / self.tau_neg)

        return dw

# 创建 LIF-STDP-SOM 类
class LIF_STDP_SOM:
    def __init__(self, input_size, som_shape, tau_m, tau_ref, tau_syn, V_rest, V_reset, V_th,
                 tau_pos, tau_neg, A_pos, A_neg, sigma, learning_rate):
        self.input_size = input_size  # 输入层大小
        self.som_shape = som_shape  # SOM 网格形状
        self.lif_neurons = []  # LIF 神经元列表
        self.weights = np.random.randn(som_shape[0], som_shape[1], input_size)  # 初始化 SOM 权重
        self.stdp = STDP(tau_pos, tau_neg, A_pos, A_neg)  # STDP 突触可塑性

        # 初始化 LIF 神经元
        for _ in range(input_size):
            neuron = LIFNeuron(tau_m, tau_ref, tau_syn, V_rest, V_reset, V_th)
            self.lif_neurons.append(neuron)

        self.som = MiniSom(som_shape[0], som_shape[1], input_size, sigma=sigma, learning_rate=learning_rate)

    def update(self, input_signal, dt):
        spike_times = []
        for i in range(self.input_size):
            neuron = self.lif_neurons[i]
            neuron.update(input_signal[i], dt)

            if neuron.V >= neuron.V_th:
                spike_times.append(i)
                neuron.V = neuron.V_reset
                neuron.t_ref = neuron.tau_ref

        return spike_times

    def learn(self, spike_times):
        if len(spike_times) > 0:
            self.som.update_weights(self.weights, spike_times)

    def train(self, input_signals, num_iterations):
        for _ in range(num_iterations):
            for i in range(len(input_signals)):
                spike_times = self.update(input_signals[i], 1)
                self.learn(spike_times)

    def predict(self, input_signal):
        spike_times = self.update(input_signal, 1)
        return self.som.winner(spike_times)

# 示例使用
input_size = 10  # 输入层大小
som_shape = (10, 10)  # SOM 网格形状
tau_m = 10  # 膜时间常数
tau_ref = 1  # 绝对不应期时间常数
tau_syn = 5  # 突触后电流时间常数
V_rest = 0  # 静息膜电位
V_reset = 0  # 复位电位
V_th = 1  # 阈值电位
tau_pos = 10  # 正相位突触可塑性时间常数
tau_neg = 10  # 负相位突触可塑性时间常数
A_pos = 0.1  # 正相位突触可塑性增益
A_neg = 0.1  # 负相位突触可塑性增益
sigma = 1.0  # 高斯核函数的标准差
learning_rate = 0.5  # SOM 学习率

# 创建 LIF-STDP-SOM 对象
lif_stdp_som = LIF_STDP_SOM(input_size, som_shape, tau_m, tau_ref, tau_syn, V_rest, V_reset, V_th,
                            tau_pos, tau_neg, A_pos, A_neg, sigma, learning_rate)

# 训练数据
input_signals = np.random.randn(1000, input_size)
lif_stdp_som.train(input_signals, num_iterations=10)

# 预测数据
test_input = np.random.randn(input_size)
winner = lif_stdp_som.predict(test_input)

# 绘制脉冲分布图
plt.imshow(lif_stdp_som.weights[:, :, winner].reshape(som_shape[0], som_shape[1]), cmap='hot')
plt.colorbar()
plt.title('Pulse Distribution')
plt.show()

请确保在运行代码之前已安装必要的库（numpy、matplotlib 和 minisom）。这段代码会创建一个 LIF-STDP-SOM 网络，使用随机离散函数进行训练，并输出脉冲分布图。您可以根据需要调整参数和网络结构。希望对您有所帮助！